视觉类的AI是智能城市未来的核心

如果安防的智能化要大规模普及，城市级的应用场景必不可少，且最考验厂家技术。

从行业发展趋势分析，要去处理的信息规模和应用场景复杂度是持续以量级上升，可能两年前用人脸识别做展会安保，做门禁考勤，而时至今日很多地方都是借助AI实现。

例如“一人一档”的微粒化精细管理模式，延伸至区域应用层面，就需要防管控一体化的管理手段，实现城市从安全管理到智能化治理大转变。

当然，探索犹如一场征程，需要面对的坎坷还很多，挑战也无处不在。

要实现AI+城市的应用，首先可以看到对于数据的需求就是一个量级增长，比如一千路摄像头对于人脸抓拍每天视频监控数据量大概在每路3000左右，1000乘以3000就是300万。作为城市安全的管理者，公安部门最短需要保存约一百天，这个数据量就是三个亿。

以此类推，城市典型的场景是100万人，每天要把这100万人跟一个一千路视频系统产生数据碰撞，是三个亿照片之间去做一个M比N的交叉，它所容纳的数量是极为惊人的。

与此同时，除了人脸识别，智能化城市还需诸多全结构化的数据，比如行人、车辆、非机动车等。

未来，应对城市十万路以上的量级，公安部门会更加迫切希望把整个城市监控摄像头连接在一起，去做这种中心化的数据分析，而且这种数据分析绝不仅仅是基于人脸数据，而是各种各样的信息，视频信息和传统结构化信息融合在一起做分析，以最大限度挖掘AI应用价值。

可以肯定，超大规模、综合性、城市级分析场景，将会成为城市未来的发展方向。

AI在安防，引发了全新产业链的变化。传统的安防厂商、AI公司、IT企业、芯片企业和平台商都纷至沓来。

为什么展会能看到诸多的AI公司征战安防，主要是视觉类的AI是智能城市未来核心的价值增长点。

因为从本质上去看，智能城市业务发展过程中很大一部分价值创造和提炼，都是以监控视频来支撑。

对于视频监控系统产业，是以信息为核心，从信息的采集、传输、存储，到信息的分析计算，再到信息的反馈，会形成一个闭环。

视频监控也不例外，应用的子场景，都是围绕这几个关键点去展开的。

安防行业之前在信息的采集、传输、存储方面做了很多工作，从摄像头、IPCamera、高清联网，包括大数据中心，它在前三个环节已经出色的完成了使命，却在信息的分析计算和信息反馈的关键点所做的太少。这两个关键点就是AI的应用天地，也是AI在整个安防行业最为核心的价值体现。

究其原因，正是因为AI落地安防，还未在最后两个关键节点中完成信息闭环，所以这是AI企业的优势。